根据样本数据，划分训练集与测试集(train_test_split函数)（30分） 2.采用KNN建立分类模型，分析模型的准确率。（30分） from sklearn import neighbors knn = neighbors.KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test) 3.采用DecisionTreeClassifier决策树模型建模，比较各因素的重要性(feature_importances_)，并分析模型的准确率。（40分） from sklearn import tree dtc = tree.DecisionTreeClassifier() dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)

好的，根据您的要求，我会回答您的问题。首先，针对您的第一个问题，划分训练集与测试集可以使用sklearn库中的train_test_split函数。该函数可以将数据集按照一定比例划分成训练集和测试集，以便进行模型训练和测试。具体实现代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X是样本特征，y是样本标签，test_size表示测试集所占比例，random_state是随机数生成器的种子，确保每次划分结果一致。

接下来，您提到了采用KNN和决策树模型进行分类建模，分别计算模型的准确率。对于KNN模型，可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类进行建模。具体实现代码如下：

from sklearn import neighbors

knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knn.predict(X_test)

from sklearn.metrics import accuracy_score

acc_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)
print("KNN模型的准确率为：", acc_knn)

其中，accuracy_score函数用于计算模型的准确率，y_test和y_pred_knn分别为测试集的真实标签和预测标签。

对于决策树模型，可以使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类进行建模，并分析各因素的重要性。具体实现代码如下：

from sklearn import tree

dtc = tree.DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)

from sklearn.metrics import accuracy_score

acc_dtc = accuracy_score(y_test, y_pred_dtc)
print("决策树模型的准确率为：", acc_dtc)

importance = dtc.feature_importances_
print("各因素的重要性为：", importance)

其中，feature_importances_属性用于获取各因素的重要性，importance为一个数组，表示各因素的重要性分值。